Auch ohne CRM Datenanalyse & Business Intelligence: Mit der zunehmenden Digitalisierung von Geschäftsprozessen sammeln sich in vielen Unternehmen immer mehr Daten an. Diese machen einen echten Schatz aus, der gewinnbringend genutzt werden sollte.
Laut des iwd (Institut der deutschen Wirtschaft) lassen sich von den 1.100 Unternehmen, die im Rahmen des IW-Panels befragt wurden, immer noch 84% als Einsteiger in die Data Economy einstufen. Das bedeutet, sie nutzen Daten bisher noch kaum als wertschöpfungsrelevante Ressource.
Dass wir Daten sammeln und mit CRM Datenanalysen auswerten müssen, um wettbewerbsfähig zu bleiben, wird mittlerweile nicht mehr ernsthaft hinterfragt. Wozu das alles, ist noch nicht immer klar.
Tatsächlich können unternehmerische Daten auf vielen Ebenen gewinnbringend analysiert werden und wichtigen Entscheidungen als aussagekräftige Basis dienen. So können leitende Positionen aus den richtigen Daten und Auswertungen vielschichtige Einblicke von der Performance der Abteilungen über einzelne Mitarbeiter bis hin zu konkreten Maßnahmen erhalten. Daraus lassen sich dann zielgerichtet Strategien und Methoden ableiten. Und auch für Mitarbeiter in den unteren Ebenen dienen Datenanalysen als Unterstützung.
Betrachten wir beispielsweise eine Vertriebs-Abteilung: Sie analysiert, die in der CRM-Software eingehenden Daten vom Webseiten-Tracking und der Telefonnotiz, über den Besuchsbericht und das Angebot bis hin zum Kaufabschluss und der weiteren Korrespondenz. Darin lassen sich zahlreiche Muster und Trends identifizieren oder bisher unbekannte Zusammenhänge zwischen einzelnen Faktoren erkennen und kontextualisieren.
Dem Vertriebsleiter kann das als Grundlage dienen, die passenden Methoden für eine Strategie zur Erreichung der gesetzten Ziele zu definieren.
Dem Vertriebsmitarbeiter können auf den CRM Datenanalysen basierende Erinnerungen und Vorschläge im Alltag unter die Arme greifen – zum Beispiel wer dringend kontaktiert werden sollte oder welcher Kunde einen möglichen Bedarf haben könnte. Das folgende Video stellt Ihnen die beispielhafte Funktion „Customer Journey Monitoring“ vor.
Verknüpft man diese Datenpools und CRM Datenanalysen systemisch mit denen weiterer Abteilungen wie Marketing und Service, führt die ganzheitliche Betrachtung der Unternehmensdaten auch auf Geschäftsführer-Ebene zu einer wertvollen Basis für übergreifende strategische Entscheidungen und Ausrichtungen.
Gleichzeitig können aus den CRM Datenanalysen auch Erkenntnisse für ein mögliches neues Geschäftsmodell gewonnen werden. Können Sie beispielweise aus den ohnehin gesammelten Daten einen zusätzlichen Service ableiten? Man denke hier an automatisierte Wartungen auf Basis der Daten, die eine WLAN-fähige Waschmaschine sammelt oder dergleichen.
Haben Sie vor, ihre Daten als wertschöpfungsrelevante Ressource zu betrachten und stellen sich nun die Frage, wie genau sie das angehen sollen, folgen Sie am besten dem Credo „Qualität vor Quantität“.
Alle möglichen Daten zu sammeln und auszuwerten was das Zeug hält, kann Ihnen zwar durchaus wertvolle und gegebenenfalls völlig überraschende Informationen verschaffen, ist aber auch mit viel Zeit- und Kostenaufwand verbunden. Klären Sie zunächst die oben bereits gestellte Frage gezielt für Ihr Unternehmen:
Leiten Sie aus den unternehmerischen Fragen, die sich daraus ergeben, die analytischen ab. Damit stellen Sie dann die Wie-Frage.
Entwickeln Sie schließlich auch einen Bewertungsrahmen für die Analysen, zum Beispiel in Form von KPIs (Key Performance Indicators), also Leistungszahlen, an denen Sie gezielt (Miss-)Erfolge ablesen können. Gerade hier kann es äußerst hilfreich sein mit Experten zusammen zu arbeiten. Diese bringen eine Menge Erfahrung mit, wo es sich zu messen und analysieren lohnt und welcher Rahmen dafür sinnvoll ist.
Einer der großen Vorteile von datenbasierten Entscheidungen ist die Möglichkeit, auf Grundlage der vorliegenden Daten Trends anzunehmen oder die Auswirkung unterschiedlicher Entscheidungen in die Zukunft zu simulieren – predictive analytics. Damit ist natürlich immer noch keine Entscheidung unfehlbar, aber die Wahrscheinlichkeit für eine richtige erhöht sich dennoch.
Gleichzeitig ist es auch wichtig Mechanismen zu etablieren, die die tatsächlichen Auswirkungen Ihrer Entscheidungen und Maßnahmen nachverfolgen. So können Sie gegebenenfalls rechtzeitige Anpassungen und Verbesserungen vornehmen. Nach der Analyse ist sozusagen vor der Analyse.
Wenn sie schonmal wissen, warum, wie und welche Daten Sie nutzen wollen, brauchen Sie dafür selbstverständlich auch die entsprechenden Werkzeuge.
Mit der zunehmenden Popularität von Datenauswertungen gewinnen auch die hoch leistungsfähigen BI-Tools (BI: Business Intelligence) an Beliebtheit. Für komplexe Auswertungen großer Datenmengen ist das sicherlich sinnvoll. Dennoch sind sie kein Muss.
Je nachdem, welche Daten Sie in welchem Umfang auswerten wollen, tun es zunächst auch weit weniger kostspielige Werkzeuge.
Beispielsweise braucht ihr Unternehmen ohnehin bestimmte Tools, wie ein CRM-System, zum Sammeln der nötigen Daten. Die meiste CRM-Software wiederum kommt bereits mit einigen Analyse- und Report-Funktionen, die Ihnen vielseitige Auswertungen ermöglichen.
So finden sich häufig vorgefertigte Reports, beispielsweise zum Sales Funnel, zur Pipeline, zum Forecast oder zu den Conversions, schon im CRM-System selbst. Diese kommen dann in der Regel mit übersichtlichen Grafiken und lassen sich flexibel je nach Bedarf auf Dashboards anordnen. Das sorgt für eine schnelle Erfassung wichtiger KPIs.
Zusätzlich lassen sich üblicherweise leicht individuelle Berichte anlegen, die dann genau auf die Kennzahlen zugeschnitten werden, die für Ihr Unternehmen relevant sind. Auf Grundlage solcher Informationen lassen sich bereits grundlegende, vorausschauende Entscheidungen treffen.
Steigt die Menge der Daten oder verlangt es nach noch komplexeren Analysen, muss dann eventuell doch das BI-Tool her. Das ist beispielsweise der Fall, wenn Sie auf Big Data setzen und mit der umfangreichen Analyse aller verfügbaren Daten auf bisher nicht antizipierte Erkenntnisse stoßen möchten.
Die BI-Tools sind darauf natürlich wesentlich spezialisierter und leistungsfähiger. Sie sind optimalerweise mit entsprechenden Standard-Schnittstellen (APIs) ausgestattet, die ein einfaches Andocken an die bestehende Software-Landschaft recht einfach machen.
Beachten Sie aber auch hier, dass ein auftretendes Muster nur im Kontext weiterer Daten und Informationen zu interpretieren ist, sollte es Basis Ihrer Entscheidung werden.
Ob mit CRM Datenanalyse oder BI-Tool – Sie sollten sich auf jeden Fall zunächst die richtigen Fragen stellen und diese immer systemisch denken:
Vergessen Sie außerdem nicht Kosten-Nutzen-Faktoren gut abzuwägen, bevor Sie teure Anschaffungen machen.